A Study on Collision Avoidance Techniques Utilizing Sensor Fusion Position Estimation for Dynamic Environment Adaptation of Intelligent Wheelchairs

일반적으로 지능형 휠체어가 자율주행을 수행하기 위해서는 사전에 정의된 격자지도를 바탕으로 주행 경로를 계획하여 수행한다. 그러나 중대형 병원이나 공항과 같은 정적 장애물과 동적 장애물이 혼재된 복합 환경에서 주행 경로상의 장애물을 회피하기 위해서는 장애물과의 거리를 바탕으로 유연하게 회피하기 위한 경로 수정이 요구된다. 자율로봇 등에서 활용되는 장애물 회피 경로 알고리즘은 대표적으로 APF(Artificial Potential Field), DWA(Dynamic Window Approach), TEB(Timed-Elastic-Band) 알고리즘들이 있으나 본 논문에서는 휠체어 탑승자 조작에도 주행을 능동적으로 보조하기 위하여 APF 알고리즘과 Collision Cone 알고리즘을 융합한 방법을 제안하고자 한다. 이 같은 이유는 APF만을 이용하여 장애물을 회피하는 과정은 센서 성능 및 지역 최소값과 진동 문제로 목표 지점에 도달하지 못하거나 경로 안정성이 저하되는 문제를 내포하고 있기 때문이다. 이와 더불어 지능형 휠체어의 능동 회피, 주행 경로 설정에 필수적인 Dead Reckoning을 위하여 기존의 바퀴 정보 기반 Odometry 한계를 개선하기 위하여 IMU와 Encoder 센서 그리고 UWB 센서를 융합한 센서 시스템을 기반으로 제안한다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 실내에서 가로 4.4m 세로 12m 크기의 주행환경을 구축하여 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안된 센서 융합 위치 추정시스템은 구축된 주행 환경에서 15.30㎝ 이하의 위치 추정 정확도와 15.7도 이하의 방향각 추정 정확도를 확인하였으며, APF 기법으로 지역 최소값 문제로 주행이 어려웠던 ‘ㄷ’자와 같은 주행 환경에 대해 Collision Cone 알고리즘을 적용한 APF 기법을 적용하여 장애물을 회피 주행하는 것을 확인하였으며, 기존 APF 대비 목적지 도달 확률을 55% 증가시켰으며, 주행 길이 14.61%와 주행 시간 16.06% 감소함을 확인할 수 있었다.